Farklı çizim algoritmalar, çizimleri farklı şekillerde tasarlayarak çizen algoritmalardır. Ağları farklı algoritmalarla çizerek farklı ağ özelliklerini görmek mümkündür.

Yapısal uyumun beş özelliği vardı:
• Bireyler topluluğunun nasıl bir araya geldiğini tanımlıyordu,
• Yapısal uyum bir grup özelliği olarak açıklanıyordu,
• Sürekliydi,
• Bireyler arasındaki sosyal ilişkilerin gözlenmesine dayanıyordu,
• Grup büyüklüğü ile ilgisi yoktu.

Topluluk ararken kullanılacak algoritmayı seçme.

“Partitions” bölümündeki “All Degree Partition of N1(20) iki kez tıklandığında tüm düğümlerin toplam dereceleri elde edilir.

“Import” (veri al) özelliği ile sosyal ağlardan veri alınabilir. NodeXL’e UCINET, Pajek gibi sosyal ağ analizi yapan programlardan, NodeXL Graph Gallery’den, Flickr’dan, Twitter’dan ve Youtube’dan veri almak mümkündür.

NodeXL Graph Gallery’de aşağıdaki ağ dosyalarından Başkalarının yüklediği bulunur.

Üç bağlantıya sahip 3 düğüm olduğundan üç bağlantıya sahip olma olasılığı 2/5=0.6 olur.

Bu tabloya bağlantıların listesi ve özellikleri girilebilir. Tabloda ilk iki sütun olan Vertex 1(Düğüm 1) ve Vertex 2 (Düğüm 2) sütunlarına sırasıyla, “bağlantının çıktığı düğüm” ve “bağlantının varacağı düğümler” girilir.

NodeXL programında çizge çizildikten sonra, “Groups” kısmından “Group by cluster” (kümelere göre grupla), kullanılacak algoritma seçimi ile uygulanır ve “Refresh Graph” (çizgeyi yenile)’e tıklanır. Elde edilen çizgeye ait verilerin bulunduğu çalışma sayfasında “Group Vertices” tıklandığında hangi düğümün hangi grupta yer aldığı görülebilir.

Gerçek hayattan elde edilen ağ verilerini kuvvet yasasına uydururken, ilk olarak x ve P(x) verilerinin logaritmaları grafik üzerinde bir doğru üzerinde ise, diğer bir deyişle kuvvet yasası test edilen verilerin her iki tarafının logaritması alındığında bu değerler serpilme diyagramında bir doğru hâlindeyse, akla verilerin kuvvet yasasına uygun olabileceği gelir. Bu verilere en küçük kareler yöntemi uygulanarak regresyon denkleminin eğim parametresi, üs olan α’nın tahmini değeri olarak kullanılır.

Bir toplulukta grup içi bağlantılar gruplar arası bağlantıdan her zaman daha yoğundur.

Merkezilik, ağdaki bir birim için ölçülebileceği gibi ağın geneli için de ölçülebilir. Ağlarda merkezîlik ile ilgilenirken, yönlü ve yönsüz ağ ayrımı yapmamız gerekir. Merkezîlik genelde yönsüz ağlar içindir.

Derece merkeziliği 1’e yaklaştıkça o düğümün derece merkeziliği artar.

Uyum modeli; bir fikrin, bir ürünün önceki ve potansiyel kullanıcıları arasındaki sosyal yakınlığını, potansiyel kullanıcıların uyum kararını verme olasılığını kestirmede kullanıyor- du. Bu model, sorunların gözlem ve tartışma ile çözüldüğü sosyal süreçlere odaklanıyordu.

Derece merkeziliği 1’e yaklaştıkça o düğümün derece merkeziliği artar.

Yakınlık merkeziliği, bir düğüme birinci dereceden komşu olan düğümlerle ilgilidir.

Tam Bağlantı Yöntemi (Complete Linkage Method)
Tam bağlantı yönteminde, iki küme arasındaki uzaklık bir kümedeki gözlem ile diğer kü- medeki gözlem arasındaki maksimum uzaklıktır.

Ağımızın bağlantılarını File-> Network-> View/Edit ile oluşturabiliriz.

Derece merkeziliği bir düğümün bağlantı sayısı ile ölçülür ve bu ölçü derece merkeziliğini mutlak bir şekilde ölçer. Mutlak derece merkeziliği karşılaştırmalar için uygun olmadığı için bu ölçü normalize edilerek mutlak derece merkeziliği N-1 değerine bölünerek göreli derece merkeziliğine ulaşılır. Göreli derece merkeziliği 0-1 arasında değişir.

NodeXL de Pajek gibi sosyal ağ analizleri için kullanılabilen bir programdır. Temelde bir Excel şablonu olan NodeXL, ağın görselleştirilmesi ve analizi için verileri yapılandırır. Beş çalışma sayfası NodeXL’in temel şablonunu oluşturur.